AWS 搅局 SAN 市场：已重新设计 EBS，计算与存储分离，在云端实现本地级别的性能

今年的re:Invent上，Andy Jassy再次为全球40多万名注册观众带来长达三小时的主题演讲，并且一口气发布几十项创新的云服务和功能。

我们先详细介绍下 AWS EBS，亚马逊已重新设计了AWS EBS，以便在云端实现本地级别的SAN性能。毫无疑问，这家云巨头现在将矛头对准了传统的本地存储区域网络（SAN）厂商们。

该公司昨天在re：Invent 2020大会上透露，它已在硬件层面分离了Elastic Block Store计算和存储，以便它们可以按各自的步伐进行扩展。AWS还重写了网络堆栈，以利用其高性能的Scalable Reliable Datagrams（可扩展可靠的数据报，SRD）网络协议，从而降低延迟。

这种架构全面改动的直接成果包括EBS io2 Block Express，即“第一个为云构建的SAN”。AWS表示，该服务“是为Oracle、SAP HANA、Microsoft SQL Server和SAS Analytics的最庞大、I/O最密集型的关键任务型部署而设计的，这些部署环境受益于大容量IOPS、高吞吐量、高耐用性、高存储容量以及低延迟。”

我们认为，亚马逊通过将AWS EBS io2 Block Express引入到AWS Outposts本地设备，会直接侵占SAN存储供应商的地盘。

AWS存储副总裁Mai-Lan Tomsen Bukovec在一份声明中说：“今天宣布的公告无异于重塑存储格局，原因就在于为云构建一种新的SAN，可以对客户的大量数据自动分层，以便在不常访问的数据上节省费用，还简化了按需复制数据、并在全球移动数据的过程，从而使客户能够更高效地应对这个新常态。”

AWS特别指出，许多客户以前将多个EBS io2卷一起条带化处理，以获得更高的IOPS、吞吐量或容量。但这种方法不尽如人意。替代方案：本地SAN则“因高昂的前期购置成本而售价不菲，需要复杂的预测以确保拥有足够容量，错综复杂且难以管理，而且消耗宝贵的数据中心场地和网络容量。”

现在，EBS io2 Block Express卷可以支持高达256000 IOPS、4000 MB/s的吞吐量和64TB的容量。综观所有参数，这比现有的io2卷提升了4倍。新卷拥有亚毫秒级延迟，用户可以将多个io2 Block Express卷一起条带化处理，以获得更好的性能。

计算和存储相分离

AWS表示，EBS服务中的计算和存储相分离，让自己得以推出一种新的Gp（通用）卷，用于关系数据库、非关系数据库等通用工作负载。

Gp3存储卷使客户能够独立于存储容量来配置IOPS和吞吐量。对于需要更高性能的工作负载，用户可以修改Gp3存储卷、提供所需的IOPS和吞吐量，而不必增加更多的存储容量。

AWS Gp3卷比Gp2卷提高4倍的性能。除了可以独立扩展外，Gp3卷的价格也要比Gp2便宜20%。AWS声称，从Gp2迁移到Gp3是个无缝的过程，可通过Elastic Volumes（弹性卷）来处理。

分层和复制

Archive Access（S3 Glacier）和Deep Archive Access（S3 Glacier Deep Archive）这两个存储层在11月份与S3的Intelligent-Tiering（智能分层）一同宣布，现已推出正式版。客户可以通过将冷数据放入到层次更深、成本更低的AWS存储系统，以降低存储成本。

S3 Replication可以实现这项任务：在同一AWS区域内或不同的AWS区域之间创建客户数据的一套副本。现在这项功能有所扩展，可以在同一AWS区域内、跨多个AWS区域或混合环境中将数据复制到多个存储桶。

AWS io2 Block Express卷目前为预览版。

AWS 其他重磅发布如下：

01

计算

1、重磅推出 Amazon EC2 Mac 实例，服务 2800 万 Apple 开发者，基于 Mac mini 电脑而构建，使客户首次能够在 AWS 云端按需运行 MacOS 工作负载，将 AWS 的灵活性、可扩展性和成本优势拓展给所有 Apple 开发人员。那些为 iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari 开发应用的开发人员，可以通过使用Amazon EC2 Mac 实例，在几秒钟内配置和访问 MacOS 环境，按需动态扩展容量，并按需付费。

2、全新 AWS Graviton2 驱动的 C6gn 实例提供了 100 Gbps 的网络性能，与当前基于 x86 的同类实例相比其性价比提高了 40％。

3、新的搭载 AMD 芯片的 G4ad 图形处理单元（GPU）实例为图形密集型应用提供了业界最佳的性价比。

4、全新 M5zn 实例提供了云端最快的 Intel Xeon 可扩展处理器，其全核睿频频率高达 4.5 GHz，每核的计算性能比当前 M5 实例高出 45％。

5、下一代基于 Intel 的 D3 / D3en 实例可提供云端最高存储容量的本地 HDD 存储。

6、新的内存优化型 R5b 实例与 Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）相同大小的 R5 实例相比，性能提高了 3 倍，为 Amazon EC2 提供了最快的块存储。

7、两个较小的 AWS Outposts 单元 - 1U 和 2U 服务器让客户可以在空间受限的本地机房访问 AWS。

8、AWS Local Zones 扩展到波士顿，休斯顿和迈阿密，并计划于 2021 年在美国其他 12 个城市推出。

9、AWS Lambda 将支持打包和部署最大容量为 10 GB的容器映像，同时以 1 毫秒作为新的计费粒度帮助使用者节省成本；

02

存储

1、Amazon EBS io2 Block Express 存储卷提供了首个为在 SAN 上运行的工作负载而构建的云存储服务，具有高达 256,000 IOPS，4,000 MB /秒的吞吐量和 64 TB 的单卷容量；

2、下一代 Amazon EBS Gp3 存储卷使客户能够独立于存储容量之外来提供额外的 IOPS 和吞吐量性能，提供高达 4 倍的峰值吞吐量，且每 GB 的价格比上一代存储卷低 20％。

3、Amazon S3 智能分层支持的存储类型从现有的 S3 频繁访问型和非频繁访问型扩展至 S3 Glacier 归档型和深度归档型，客户使用对象存储的成本可降低多至 95％。

4、Amazon S3 Replication（multi-destination）提供了将数据同时复制到同一 AWS 区域或任意多个 AWS 区域中的多个 S3 存储桶的能力，以满足客户的全球内容分发、存储合规性和数据共享需求。

03

数据库

1、新推出 Amazon Aurora 无服务器数据库服务新版本——Amazon Aurora Serverless v2，可以在不到一秒内扩展数十万次事务。根据业务需求随时扩容，与按业务高峰需求进行资源配置的方式相比可节省高达 90％的成本。

2、新推出数据库代码转换功能——Babelfish for Aurora PostgreSQL，适用于 Aurora PostgreSQL 的 Babelfish 使客户能够在几乎不更改代码的情况下，直接在 Amazon Aurora PostgreSQL 上运行 SQL Server 应用程序，让客户摆脱了传统数据库供应商常见的惩罚性业务行为。

3、AWS 将于 2021 年在 GitHub 上发布 Babelfish for PostgreSQL 项目，该项目采用 Apache 2.0 开放许可，通过开源使 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 的转换层优势能帮助更多的企业组织。

04

数据分析

1、AQUA (Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift，Amazon Redshift 高级查询加速器，提供创新性的硬件加速缓存，能提供比其它任何云数据仓库高达 10 倍的查询性能。

2、AWS Glue Elastic Views 让开发人员可以轻松地构建跨数据存储的物化视图，实现在多个数据存储中自动合并和复制数据。

3、Amazon QuickSight Q 是 Amazon QuickSight 的一项基于机器学习的功能，用户可以用自然语言键入有关其业务数据的问题，并在几秒钟内就可以收到高度准确的答案。

Capital One、Best Western Hotels & Resorts、NTT DOCOMO、Audible 和 Panasonic Avionics 等客户已经在使用新的数据分析功能。

05

容器

1、Amazon ECS Anywhere 和 Amazon EKS Anywhere 分别让客户能够在自己的数据中心运行 Amazon ECS 和 Amazon EKS。

2、AWS Proton 为客户提供全新服务，使容器和无服务器应用程序的开发和部署自动化。

3、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) Public 为开发者提供简单而高可用的方法，可以公开地共享和部署容器软件。

06

客户服务

1、新推出 Amazon Connect Wisdom，为客服中心座席提供解决问题所需的信息。

2、新推出 Amazon Connect Customer Profiles，提供每个客户的统一档案，客服中心座席可以用它来提供更个性化的服务。

3、新推出 Real-Time Contact Lens for Amazon Connect，让客服中心经理能够在客服电话进行中介入客服沟通。

4、新推出 Amazon Connect Tasks，可自动化、跟踪和管理客服中心座席的任务，将座席的工作效率提高 30%。

5、新推出 Amazon Connect Voice ID，使用机器学习驱动的语音分析提供实时来电身份验证。

07

机器学习

AWS 宣布了完全托管的运营服务——Amazon DevOps Guru。利用机器学习技术，帮助开发人员自动检测运营问题，提供补救建议，提高应用程序可用性。Amazon DevOps Guru 采用了支持 Amazon.com 和 AWS 卓越运营多年的机器学习技术，通过自动收集和分析应用程序指标、日志、事件和痕迹等数据，可以追踪偏离正常运营模式的行为，例如，算力配置不足、数据库不足、I/O 过度使用、内存泄漏等。

当 Amazon DevOps Guru 识别出可能导致服务中断的应用程序异常行为，例如延迟、错误率、资源限制等增加，它将向开发人员发出问题详细信息，例如，涉及的资源、问题时间表、相关事件等，并通过 Amazon SNS 消息服务或者 Atlassian Opsgenie、PagerDuty 之类的合作伙伴集成服务，帮助开发人员快速了解问题的潜在影响和可能原因，并提出具体的修复建议。开发人员可以使用 Amazon DevOps Guru 的修复建议，减少问题修复时间，并且无需手动设置或机器学习专业知识，即可提高应用程序的可用性和可靠性。

与此同时，还发布了五项用于工业领域的机器学习服务。

1、新推出端到端机器监控解决方案——Amazon Monitron，它包含传感器、网关和机器学习服务，用于检测可能需要维护的设备异常状况。

2、新推出设备异常检测及预测性维护解决方案——Amazon Lookout for Equipment，它针对拥有设备传感器的客户，使客户能够用AWS机器学习模型检测设备异常行为并进行预测性维护。

3、新推出质量控制及工区安全解决方案——AWS Panorama Appliance，针对已在工业设施中装配摄像头的客户，让客户可以使用计算机视觉，改善质量控制和工作场所安全。

4、新推出软件开发套件 (SDK)——AWS Panorama，让工业相机制造商可以在新相机中嵌入计算机视觉功能。

5、新推出产品或流程异常检测解决方案——Amazon Lookout for Vision，可以在图像和视频流上使用 AWS 训练的计算机视觉模型，发现产品或流程中的异常和缺陷。

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